5 AI-trends om in de gaten te houden voor 2021

Dit zijn volgens ons de belangrijkste AI-trends voor 2021.
illustration

Het lijdt geen twijfel dat 2020 een van de meest tumultueuze jaren in de recente geschiedenis zal worden. Technologie is een drijvende factor geweest om zo goed als mogelijk thuiswerk te ondersteunen, contact te houden met dierbaren en bedrijven draaiend te houden.

AI was een belangrijk onderdeel van deze digitalisering en liet niet alleen verdere automatisatie toe maar speelde ook een cruciale rol om inzichten te verkrijgen in de evolutie van de epidemie en werd zelfs ingezet in de diagnose van patiënten. Het aantal jobs en use-cases met AI centraal is nog steeds in stijgende lijn: laten we dus eens kijken naar de belangrijkste AI-trends voor 2021.

1. Meer investeringen in AI-gedreven besluitvorming en voorspellingen

Het World Economic Forum (WEF) schat dat de COVID-19 pandemie waarschijnlijk wereldwijd tussen de 8,1 en 15,8 biljoen Amerikaanse dollar zal kosten.

Deze crisis herinnert er ons nogmaals aan hoe sterk alles met elkaar verbonden is. Een onoplettende fout kan aan de andere kant van de wereld een heuse ramp veroorzaken. De behoefte aan slimme, tijdige en AI-gedreven besluitvorming kan niet groter zijn dan nu. Door het gebruik van Machine Learning en AI kunnen voorspellingen nauwkeurig diverse gegevensreeksen voorspellen. De verwachting is dat de huidige trend van investeringen in AI-gedreven besluitvorming en voorspellingen nog sterker zal groeien in 2021.

Sommige aspecten van AI-gedreven besluitvorming zullen een nog prominentere plaats innemen zoals bijvoorbeeld:

  • Fraudedetectie
  • Medische apps voor vroegtijdige opsporing en diagnose
    (bv. hoest eens in je telefoon)
  • Virtuele persoonlijke assistenten (denk aan Alexa, Siri)
  • Prijsoptimalisatie
  • Voorraadoptimalisatie
  • Personeelsplanning (thuiswerken)

Het identificeren en slim inzetten van deze datastromen zullen bedrijven in staat stellen om betere beslissingen te nemen op basis van zinvolle en AI-gedreven informatie. COVID-19 heeft heel wat bedrijven kwetsbaar gemaakt en velen zullen zich de komende jaren in een herstelfase bevinden. Als gevolg daarvan zal AI-technologie het verschil kunnen maken om competitief te blijven. Van KMO’s tot multinationals, van weinig data tot veel data, er is altijd een oplossing mogelijk met Machine Learning.

Met kleine ingrepen kunnen wij grote veranderingen verwezenlijken. Zo heeft ML2Grow met een minimale input aan data bij Brabo de beloodsing van schepen geoptimaliseerd. De planningshorizon werd zo verlegd van 20 minuten naar 8 uur. Maar ook voor de medische sector zijn er veel mogelijkheden, zoals een voorspellingsalgoritme die we hebben ontwikkeld voor gebruik op de ICU van ziekenhuizen. De analyse van medische gegevens kunnen zo in een handomdraai geanalyseerd worden waardoor er kostbare tijd bespaard kan worden.

2. Detectie en preventie van cybercriminaliteit

Artificiële intelligentie en Machine Learning vinden steeds vaker hun weg naar de wereld van cybersecurity voor zowel bedrijfssystemen als thuisbeveiliging.

Ontwikkelaars van cybersecurity systemen zijn verwikkeld in een nooit aflatende race om hun technologie te updaten om gelijke tred te houden met constant evoluerende bedreigingen van malware, ransomware, DDOS-aanvallen en meer. AI- en Machine Learning technolgie kan worden gebruikt om bedreigingen te helpen identificeren, inclusief varianten van eerdere bedreigingen.

AI-aangedreven cybersecurity tools kunnen bijvoorbeeld aan een zeer snel tempo de gegevens van de eigen transactiesystemen, communicatienetwerken, digitale activiteiten en websites van een bedrijf monitoren. AI-algoritmen kunnen ingezet worden om patronen te herkennen en bedreigende activiteiten te identificeren – zoals het opsporen van verdachte IP-adressen en potentiële gegevensinbreuken.

Voor het Vlaams Agentschap Innoveren & Ondernemen (VLAIO) is de brug slaan tussen AI en cybersecurity een van haar belangrijkste focuspunten voor de komende jaren.

3. Geavanceerde chatbots

Chatbots vormen meer en meer een belangrijk onderdeel van een bedrijf. Organisaties omarmen steeds meer de voordelen die chatbots bieden, zoals bijvoorbeeld bij het ondersteunen van klanten en in de verkoop en marketing. Hoewel chatbots steeds aanweziger worden in ons dagdagelijks leven, blijven hun prestaties nog extreem ver van de mens verwijderd. Chatbots kunnen je wel helpen bij het boeken van een hotel of een vlucht maar hun functionaliteit is vaak heel beperkt.

AI kan deze converserende bots op een hoger niveau brengen. De zogenaamde conversational AI zal standaard chatbots snel vervangen. Deze geavanceerde vorm zal in staat zijn om heen-en-weer gesprekken te voeren met klanten alsof ze menselijk is. Deze chatbots zullen veel efficiënter en intelligenter omgaan met de gesprekshistorie en de context van de gesprekken. Dit zal een belangrijke doorbraak zijn in het optimaliseren van heel wat bedrijfsprocessen.

Google’s Assistant kan al volledig autonoom een pizzeria bellen om een bestelling te plaatsen. U hoeft zelf niet te bellen, ook al heeft de pizzeria geen online reserveringssysteem.

4. Customer Churn voorspellen

De manier waarop we leven, werken en met elkaar in contact treden is enorm beïnvloed door de verspreiding van Covid-19. Hoewel er al een tijdje een sterke opwaartse beweging was naar meer digitalisering, zijn we dit jaar getuige geweest van een heuse (r)evolutie. Zelfs degenen die tot nu toe de online retail hebben vermeden, waren nu gedwongen om hun mening te herzien.

Machine Learning kan bedrijven helpen om zich aan te passen aan deze nieuwe realiteit. Steeds meer organisaties, die tot nu toe achterbleven met digitalisering, zien de urgentie van de situatie nu wel in. Veel bedrijven gaan nu snel aan de slag met concepten zoals behavioral analytics en churn prediction. Met deze technologie kan er voorspeld worden wanneer klanten zullen afhaken, de marketing kan dan met deze signalen snel en automatisch aanpassen aan de behoeftes van de klant. Maar ook bij de planning van de levering van goederen kan er op deze manier ruim op voorhand ingepland worden zodat er tekorten of overschot vermeden wordt. We voorspellen dat in 2021 nog meer kleine en middelgrote bedrijven hun concurrentievoordeel zullen willen vergroten door deze technologieën te implementeren.

Bekijk gerust eens onze HLS usecase, waarvoor we een churn voorspellend platform hebben ontwikkeld. We staan altijd klaar voor een gratis gesprek om de noden van uw bedrijf of organisatie in kaart te brengen.

5. Meer synergie tussen AI en IoT

Het gebruik van AI en ML is steeds meer verweven met het ‘Internet of Things’. Zo worden bijvoorbeeld AI, Machine Learning en deep learning al ingezet om IoT-apparaten en -diensten slimmer en veiliger te maken. Maar de voordelen gaan beide kanten op, aangezien AI en ML heel wat data nodig hebben om succesvol te kunnen werken – precies wat netwerken van IoT-sensoren en -apparaten bieden.


In een industriële omgeving kunnen IoT-netwerken in een productiefabriek bijvoorbeeld operationele en prestatiegegevens verzamelen, die vervolgens worden geanalyseerd door AI-systemen om de prestaties van het productiesysteem te verbeteren, de efficiëntie te verhogen en te voorspellen wanneer machines onderhoud nodig hebben.